BigQuery Data Agents: qué son y cómo hablar con tus datos en lenguaje natural

Por Daniele Forciniti

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Los BigQuery Data Agents son agentes de inteligencia artificial de Google Cloud que entienden tus datos y el contexto de tu empresa, de modo que puedes hacer preguntas y obtener análisis escribiendo en lenguaje natural —como le hablarías a un compañero— en lugar del código técnico que solía hacer falta. Forman parte de la Conversational Analytics en BigQuery, que Google puso oficialmente a disposición de todos (en versión estable) el 1 de julio de 2026. En cristiano: ya no hace falta saber escribir consultas para interrogar los datos, basta con preguntar.

Llevo más de 10 años trabajando con webs, SEO y contenidos, y una parte importante del oficio es leer los datos: ventas, tráfico, comportamiento de los usuarios. El cuello de botella, desde siempre, es que los datos están en un sitio y las preguntas las hace quien no sabe interrogarlos. Esta novedad de Google intenta quitar ese muro, y por eso vale la pena entenderla bien. Aquí te explico qué son de verdad los Data Agents, cómo funcionan y —sobre todo— la parte que los hace más interesantes que un simple chatbot.

Qué es la Conversational Analytics en BigQuery

Empecemos por lo básico, sin dar nada por sentado. BigQuery es el «almacén de datos» de Google Cloud: el sitio donde muchas empresas guardan y analizan enormes cantidades de información —pedidos, clientes, transacciones, registros de una web. Hasta ahora, para sacar una respuesta, alguien tenía que escribir una consulta en SQL, el lenguaje técnico con el que se interrogan las bases de datos. Hace falta destreza, y eso crea una cola: quien tiene las preguntas espera a quien sabe escribir el código.

La Conversational Analytics le da la vuelta: haces la pregunta en español (o en cualquier idioma), y un agente construido sobre los modelos Gemini de Google la traduce en análisis, la ejecuta sobre los datos reales y te devuelve números, tablas y gráficos. La capacidad está integrada en BigQuery y disponible al instante, sin configuraciones. Si te interesan las herramientas de IA de Google para trabajar con la información, hablé de ello también a propósito de Gemini Notebook.

Cómo funcionan los BigQuery Data Agents

Un Data Agent no es un simple traductor de lenguaje humano a SQL. Es algo más parecido a un analista: Google dice que «piensa antes de responder». En la práctica descompone una pregunta compleja en varios pasos, los ejecuta en secuencia y monta el resultado —lo que se llama razonamiento agéntico, es decir por etapas en vez de una respuesta seca.

La diferencia de verdad, sin embargo, es el contexto de negocio. Un profesional de los datos puede crear agentes especializados, anclados a las fuentes exactas que importan —proyectos, conjuntos de datos, tablas concretas, vistas— y darle las instrucciones adecuadas: qué significa «cliente activo» en tu empresa, qué métrica usar para la facturación, qué reglas seguir. Así el agente no responde a lo loco, sino como alguien que conoce de verdad tu actividad.

Lo más interesante: del agente en BigQuery a Data Studio

Aquí está el punto que en mi opinión cambia las cosas, y que va más allá del «chatea con tus datos». Puedes construir el agente donde viven los datos, en BigQuery, y luego publicarlo y llevarlo a Data Studio, la herramienta de Google con la que se crean los informes y los cuadros de mando que todos miran en la empresa.

Traducido: hasta ayer, para responder a una pregunta nueva, había que construir un gráfico nuevo en el cuadro de mando. Ahora la experiencia conversacional llega directamente a quien consume los datos —el responsable de marketing, el comercial, el dueño— que puede hacer su pregunta («¿cuáles fueron las ventas por región en el último trimestre?») y recibir la respuesta sin llamar a nadie. El cuadro de mando deja de ser solo algo que mirar y pasa a ser algo con lo que conversar. Además de Data Studio, los agentes se pueden publicar también en Gemini Enterprise o dentro de una aplicación propia, mediante la Conversational Analytics API.

Transparencia: ves el SQL y las fuentes detrás de cada respuesta

La duda legítima, con la IA sobre los datos, es siempre la misma: ¿me puedo fiar del número que me da? Google ha trabajado justo en eso, y es un punto que agradezco.

Razonamiento visible: puedes ver los pasos que dio el agente y la consulta SQL exacta que generó antes de darte la respuesta. Nada de caja negra.
Citas de las fuentes: cada respuesta muestra las fuentes precisas de las que sale, así puedes comprobar de dónde viene cada dato.
Cimientos seguros: todo corre dentro de BigQuery, con sus controles de seguridad y de gobierno de datos ya activos.

Esta transparencia es lo que separa una herramienta profesional de un juguete: una cosa es un chatbot que «suelta» un número, otra es un agente que te enseña cómo llegó a él.

Cómo se crea y se afina un agente

Crear un agente no exige escribir código, pero para que responda bien hacen falta algunos ajustes que Google pone a disposición:

Consultas verificadas: puedes darle al agente ejemplos de consultas ya comprobadas, para que aprenda la forma correcta de responder a las preguntas recurrentes.
Instrucciones personalizadas: le explicas las reglas y las definiciones de tu empresa, para que hable tu idioma y no el genérico.
Open Knowledge Format: la documentación y las «wikis» que tu equipo ya mantiene pueden convertirse en la base de conocimiento del agente, sin rehacer todo desde cero.

Aquí el papel del profesional de los datos no desaparece, cambia: de quien escribe cada consulta a quien entrena y pone a punto el agente para que responda bien a todos los demás.

A quién le sirve de verdad

En mi trabajo con SEO y webs, el valor lo veo claro. Piensa en un e-commerce que guarda los datos de ventas y de tráfico en BigQuery: con un agente, el dueño puede preguntar «¿qué productos vendieron más tras la última campaña?» y tener la respuesta al momento, sin esperar a que alguien prepare el informe. Quien lleva el marketing puede cruzar ventas y canales sin saber escribir una línea de SQL.

Con honestidad, eso sí, hoy no es para todos. Hace falta tener los datos ya dentro de BigQuery, así que está pensado para empresas que usan el ecosistema de Google Cloud, no para el pequeño negocio con los datos repartidos en hojas de Excel. Y queda el consejo de siempre: el agente da la respuesta, pero la pregunta correcta —y el sentido crítico para ver si ese número tiene sentido— siguen siendo humanos. Si trabajas con los datos con vistas a crecer y posicionar, es un tema que toco también en los servicios SEO.

Cómo empezar a probarlo

Si ya tienes datos en BigQuery, las capacidades conversacionales están integradas y activas: puedes empezar a hacer preguntas desde la interfaz de BigQuery Studio sin instalar nada. Para construir un agente especializado y llevarlo a Data Studio, Google ha publicado guías oficiales paso a paso (las tienes en las fuentes de abajo). El consejo práctico es partir de un caso real y sencillo —una pregunta que te hacen a menudo— y afinar el agente desde ahí, en vez de intentar cubrirlo todo de golpe.

Preguntas frecuentes

¿Qué son los BigQuery Data Agents?
Son agentes de inteligencia artificial de Google Cloud que entienden tus datos y el contexto de tu empresa, permitiéndote interrogarlos en lenguaje natural en lugar de con código SQL. Forman parte de la Conversational Analytics en BigQuery, disponible para todos desde el 1 de julio de 2026.

¿Hace falta saber programar o SQL para usarlos?
No, para hacer preguntas basta con escribir en lenguaje natural. Sí hace falta algo de destreza técnica para crear y afinar un agente especializado —definir las instrucciones, las consultas verificadas y las fuentes— pero no para usarlo una vez listo.

¿Qué diferencia hay con un chatbot de IA normal?
Un Data Agent trabaja sobre tus datos reales dentro de BigQuery, no sobre conocimientos genéricos. Razona en varios pasos, muestra el SQL que genera y las fuentes detrás de cada respuesta, y está anclado al contexto de tu empresa. Es un analista, no un asistente genérico.

¿Puedo llevar el agente a los cuadros de mando?
Sí. Puedes construir el agente en BigQuery y publicarlo en Data Studio, la herramienta de informes de Google, para que quien consume los datos pueda hacerle preguntas directamente. También se puede publicar en Gemini Enterprise o en una aplicación propia mediante la Conversational Analytics API.

¿Puedo fiarme de las respuestas?
Google apuesta fuerte por la transparencia: el agente muestra el razonamiento paso a paso, la consulta SQL exacta usada y las citas de las fuentes de cada dato. Todo corre dentro de BigQuery, con sus controles de seguridad. Aun así, es buena práctica verificar los resultados en las decisiones importantes.

¿Hace falta una suscripción especial?
Las funciones conversacionales están integradas en BigQuery y disponibles al instante para quien ya lo usa. Para los detalles sobre costes y planes conviene consultar la documentación oficial de Google Cloud, porque dependen del uso que se haga y de la propia cuenta.

Fuentes

Daniele Forciniti

Soy Daniele Forciniti, un experto en diseño web y SEO con más de 10 años de experiencia y diversas certificaciones profesionales. Estoy especializado en HTML y CSS, y utilizo CMS como WordPress. Soy el mayor experto en España en WIX y WIX Studio, y también me encargo del posicionamiento web SEO en buscadores y de marketing digital. Me apasiona mi trabajo y me actualizo constantemente para ofrecer soluciones innovadoras y de alta calidad a mis clientes.